当前，生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，缩写为AIGC）开发主体在采集模型训练数据的过程中，追求公众使用成本最低化和开发者利益最大化的平衡，致使公共化、低成本的媒体数字内容成为训练数据集和模型学习的重要来源，而这也导致媒体版权利益在AIGC版权实践中的广泛受损。2023年11月，美国新闻/媒体联盟（The News/Media Alliance）《白皮书》指出：新闻和数字媒体在Google C4训练集中的所有类别来源中排名第三，数据集来源排名前十的网站中有一半是新闻媒体网站[1]。2023年12月27日，《纽约时报》以侵犯版权为由起诉OpenAI和微软擅用报道训练大模型，成为第一家起诉这两家公司侵犯其文字作品版权的美国大型媒体[2]。 然而，实践层面AIGC时代媒体日益严峻的版权危机并未得到理论层面的有效回应，学界就AIGC生成内容可版权性或不可版权性等问题展开激烈讨论，迟迟无法对AIGC生成内容的法律和伦理地位做出确切结论。基于AIGC严重损害媒体版权利益这一现实图景，规避AIGC的版权伦理争议，构建技术急速发展这一紧急情况下的过渡性版权伦理框架，具备理论紧迫性和现实意义。   一、技术与德性之间：AIGC中媒体数字内容的版权伦理争议